پردازش تصویر مبتنی بر شبکه های عصبی کوانتومی برای ربات های میکروسکوپی

پردازش تصویر در رباتیک میکروسکوپی، به ویژه در کاربردهای پزشکی مانند دارورسانی هدفمند و تشخیص زودهنگام بیماری ها، با چالش هایی نظیر محدودیت های محاسباتی و نیاز به تحلیل بلادرنگ مواجه است. این پژوهش به بررسی پتانسیل شبکه های عصبی کوانتومی (QNN) در بهبود پردازش تصویر برای ربات های میکروسکوپی می پردازد. با استفاده از یک رویکرد ترکیبی کوانتومی-کلاسیک، الگوریتم های QNN بر روی شبیه سازهای کوانتومی مانند Qiskit پیاده سازی و با شبکه های عصبی کلاسیک (CNN) مقایسه شدند. مجموعه داده های تصاویر میکروسکوپی، شامل داده های واقعی و مصنوعی، برای ارزیابی معیارهایی مانند دقت طبقه بندی، نرخ خطا، زمان پردازش، و مصرف انرژی استفاده شد. نتایج نشان داد که QNNها با دقت ۹۲.۳%، نرخ خطای ۷.۷%، زمان پردازش ۰.۴۵ ثانیه، و مصرف انرژی ۱۲.۴ میلی ژول، عملکرد بهتری نسبت به CNNها (۸۹.۷%، ۱۰.۳%، ۰.۶۲ ثانیه، و ۱۸.۹ میلی ژول) دارند. این برتری به توانایی QNNها در مدیریت داده های پرنویز و کاهش پیچیدگی محاسباتی نسبت داده می شود. با این حال، نویز کوانتومی و محدودیت های مقیاس پذیری همچنان موانع اصلی هستند. این مطالعه چارچوبی پیشنهادی برای ادغام QNNها با ربات های میکروسکوپی ارائه می دهد و بر پتانسیل آن ها در تحول کاربردهای پزشکی تاکید دارد. تحقیقات آینده باید بر بهینه سازی الگوریتم ها و سخت افزارهای کوانتومی برای پیاده سازی عملی تمرکز کنند.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی کوانتومی ، پردازش تصویر ، رباتیک میکروسکوپی ، محاسبات کوانتومی ، دارورسانی هدفمند